A World of Ginis
Este artículo aborda las inconsistencias significativas en las estimaciones del coeficiente de Gini global mediante la construcción de un conjunto de datos unificado de más de 122.000 observaciones para identificar diferencias de medición sistemáticas —particularmente entre las métricas de ingresos y de consumo— y proporciona factores de corrección para armonizar estas estimaciones para un análisis de políticas más efectivo.
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En el mundo de la economía, existe un único número en el que líderes, periodistas e investigadores confían para comprender cómo se distribuye la riqueza dentro de una sociedad. Es una medida de la desigualdad, una forma de ver si los recursos de un país están concentrados en manos de unos pocos o repartidos de manera más equitativa entre la mayoría. Durante décadas, este número ha sido la herramienta estándar para decidir si un gobierno necesita cambiar sus leyes fiscales, si una región se está volviendo más estable o si una política está ayudando realmente a los pobres. La idea es simple: si el número sube, la desigualdad está aumentando; si baja, la brecha entre ricos y pobres se está reduciendo. Pero para que esta herramienta funcione, todos deben estar midiendo lo mismo de la misma manera. Si una persona mide la altura de un edificio con una cinta métrica y otra usa un láser, sus resultados diferirán, y nadie sabrá quién tiene razón. Este es el problema que enfrenta la comunidad global de investigadores de la desigualdad. Han estado recopilando este número crucial de cientos de países durante más de un siglo, pero los números que encuentran a menudo discrepan enormemente, incluso para el mismo país y el mismo año.
Un equipo de investigadores de la Universidad de Verona y la Universidad de Bolonia se propuso resolver esta confusión. Recopilaron todas las estimaciones disponibles de este número de desigualdad de trece bases de datos principales, creando una colección masiva de más de 122.000 observaciones que abarcan 222 países y territorios desde 1867 hasta 2024. Su objetivo no era solo enumerar estos números, sino comprender por qué eran tan diferentes. Querían saber si el desacuerdo se debía a datos erróneos, a diferentes formas de hacer preguntas o a algo más profundo sobre cómo definimos la riqueza en sí misma. Al analizar esta montaña de información, descubrieron que las diferencias no eran errores aleatorios, sino patrones sistemáticos causados por decisiones específicas que los investigadores toman al calcular el número.
El hallazgo más significativo fue que la definición de "riqueza" cambia el resultado más que cualquier otra cosa. En muchas partes del mundo, los investigadores preguntan a las personas cuánto dinero ganan en un año, mientras que en otras, preguntan cuánto gasta la gente en comida, vivienda y bienes. Los investigadores descubrieron que cuando se mide en función de los ingresos, el número de desigualdad es consistentemente más alto que cuando se mide en función del gasto. En promedio, el número basado en ingresos es casi cinco puntos más alto que el basado en el gasto a nivel mundial. En algunas regiones, como América del Norte, la brecha es aún mayor, alcanzando más de diez puntos. Esto significa que un país podría parecer tener una alta desigualdad simplemente porque los investigadores eligieron observar los ingresos, o una baja desigualdad si observaron el gasto, incluso si la distribución real de la vida de las personas no había cambiado.
El estudio también reveló que esta brecha no es estática; ha ido creciendo con el tiempo. Desde el año 2000, la diferencia entre las mediciones basadas en ingresos y las basadas en gastos se ha ampliado significamente. En el pasado, la brecha era menor, pero en las últimas décadas se ha expandido, sugiriendo que la forma en que medimos la riqueza se está volviendo menos consistente con cómo la gente vive realmente. Además, los investigadores encontraron que otras elecciones técnicas, como si se cuentan los impuestos pagados o si se ajusta por el tamaño de la familia, añaden nuevas capas de diferencia. Por ejemplo, contar los ingresos antes de que se deduzcan los impuestos siempre produce un número de desigualdad más alto que contar los ingresos después de que se aplican los impuestos y los beneficios gubernamentales. En países con sistemas fiscales sólidos, esta diferencia puede ser sustancial, haciendo que una nación parezca mucho más desigual de lo que realmente es para sus ciudadanos después de que el gobierno ha realizado su labor.
Uno podría asumir que a medida que se creaban más bases de datos, el desacuerdo entre ellas habría empeorado, con diferentes grupos tirando de los números en direcciones opuestas. Sin embargo, los investigadores encontraron un resultado sorprendente: las bases de datos de larga trayectoria han mantenido la consistencia entre sí a lo largo del tiempo. El aumento en el desacuerdo no se debe a que las fuentes antiguas se estén distanciando, sino que simplemente hay más fuentes ahora. La proliferación de nuevas bases de datos, cada una con métodos ligeramente distintos, ha ampliado mecánicamente el rango de posibles respuestas para cualquier país dado. No es que las mediciones antiguas se estén volviendo menos fiables, sino que el panorama de la medición se ha vuelto más congestionado con diferentes enfoques.
Para ayudar a los investigadores y responsables de políticas a navegar esta complejidad, los autores desarrollaron un conjunto de herramientas prácticas. Crearon factores de ajuste que pueden utilizarse para traducir un número calculado de una forma en el equivalente de otro. Por ejemplo, si un investigador tiene un número basado en el gasto para un país en el sur de Asia y necesita compararlo con un número basado en ingresos de otra región, puede aplicar una corrección específica para que ambos sean comparables. Estos ajustes varían según la región y el nivel de desarrollo de un país, reconociendo que la brecha entre las mediciones de ingresos y gastos es mayor en las naciones más pobres, donde el ingreso en efectivo es más difícil de rastrear. El artículo concluye que, si bien es posible que nunca se logre un acuerdo perfecto, el campo puede avanzar siendo transparente sobre estas diferencias. Los investigadores deben ahora declarar claramente qué definición de riqueza están utilizando y aplicar estas correcciones al comparar datos entre fronteras. El objetivo es asegurar que, cuando miremos el estado del mundo, estemos comparando manzanas con manzanas, y no confundiendo una fruta diferente con la misma cosa.
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